基于計(jì)算機(jī)視覺的交通流量智能監(jiān)測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、隨著我國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，汽車保有量增速迅猛，與之而來的是困擾各個(gè)城市的交通問題?？茖W(xué)有效地規(guī)劃、管理城市交通成為城市發(fā)展的重要一環(huán)。在計(jì)算機(jī)視覺逐步發(fā)展的今天，如何利用計(jì)算機(jī)視覺解決交通問題成為了熱門研究方向。本文的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)一個(gè)智能交通流量監(jiān)測(cè)原型系統(tǒng)，通過算法處理道路監(jiān)控?cái)z像頭提供的實(shí)時(shí)視頻，得到相應(yīng)路段交通流量的有關(guān)數(shù)據(jù)。這樣，交通管理部門可以依據(jù)這些數(shù)據(jù)，有針對(duì)性地調(diào)控相應(yīng)路段的交通管理策略，最終達(dá)到提高道路交通的管理效率，緩解交通

2、擁堵，減少交通事故的目的。
　　在一段時(shí)間內(nèi)，經(jīng)過道路的車輛數(shù)量反映了交通流量的大小。我們使用多目標(biāo)跟蹤算法對(duì)視頻中的車輛進(jìn)行跟蹤，以達(dá)到統(tǒng)計(jì)車輛數(shù)量的目的。在實(shí)現(xiàn)車輛跟蹤之前，我們首先對(duì)比了有關(guān)視頻預(yù)處理的算法和背景建模算法的試驗(yàn)效果，采用適用于本文目標(biāo)的中值濾波與混合高斯背景建模算法。通過背景建模等相關(guān)算法的處理之后，得到可以用于多目標(biāo)跟蹤的前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。我們首先提出了基于Lucas-Kanade稀疏光流的多目標(biāo)跟蹤算法，該算

3、法將一般的單一目標(biāo)的光流法跟蹤拓展到多目標(biāo)跟蹤；實(shí)現(xiàn)了基于Cam-Shift的多目標(biāo)跟蹤算法；并在以上兩種多目標(biāo)跟蹤算法的基礎(chǔ)上提出了基于輪廓中心的多目標(biāo)跟蹤算法，該算法在保證跟蹤成功率的同時(shí)，極大地提升了算法運(yùn)算速度，該算法還能適應(yīng)夜間光照不足的情況。最后，詳細(xì)論述了智能交通流量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)過程，并給出了多種環(huán)境下的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。
　　在不同交通狀況和不同光照條件下，我們針對(duì)跟蹤算法的執(zhí)行速度與車輛數(shù)量統(tǒng)計(jì)的準(zhǔn)確度做出詳細(xì)的對(duì)比實(shí)